Tensorflow gpu版本内存不足，带有16GB RAM和8GB gpu Nvidia Quadro M4000

我正在使用GPU Nvidia Quadro M4000 8GB图形卡开发tensorflow。 我有一个记忆错误的问题。我尝试过使用记忆增长法，但仍然面临同样的问题

ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,64,1228,1029] 

这里的形状[1,6412281029]位于第一个池层之后

Windows 7上已安装所有内容：

蟒蛇3.5.2 虚拟的 cuda工具包8.0 cudnn 5.1

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因为这只有323兆字节，所以分配这个张量不应该是唯一的问题

尝试查看您在程序中分配的其他张量。最有可能的是，您正在分配许多这样的大小，或者在您的程序中的某个地方分配许多其他大小

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您可能遇到的另一个问题是同时运行多个程序。尝试在Windows中运行nvidia smi等效程序，查看您的卡目前使用的内存量

感谢您的帮助是的，我的程序正在分配几乎相同大小的类似张量，我有一个3conv layer 3 max pool 2x2 pool layer的网络，一个完全连接的层，用于大小为2456*2058Pro的图像。这里的提示是从小开始。它实际上适合你的电脑，你可以得到更快的反馈，这样你就可以做出改变，等等。。。我不知道你的conv层看起来怎么样，但我怀疑它们非常大；试着从一些小的开始，如果你得到了好的结果，构建更大的。谢谢你的提示，我会首先尝试更小版本的模型，然后我会进行下一步。非常感谢@rmeertensone提供的更多帮助。您是如何计算出它只有323MB的。@AKSHAYMANKAR张量的形状[a，b，c，d]和类型float32位。所以，323来自：abc*d*位到mb=1位，它是1.25x10-7